Dans cette vidéo, je vous présente un pipeline ETL (Extract, Transform, Load) de bout en bout construit à partir de données immobilières réelles de MagicBricks.
Le projet démontre comment des données web non structurées peuvent être transformées en fichiers CSV propres et prêts pour l'analyse en utilisant Python, Pandas et Streamlit.
Ce projet couvre :
* Web scraping avec Python Requests et BeautifulSoup
* Gestion des données web non structurées et incohérentes
* Nettoyage des données, normalisation et gestion des valeurs manquantes avec Pandas
* Création d'une interface Streamlit simple pour l'exploration et le téléchargement des données
* Gestion élégante des problèmes de scraping dans le monde réel, y compris les erreurs 403 Forbidden dans les environnements cloud en utilisant un mode de secours de démonstration.
Au lieu d'échouer lorsque le scraping est bloqué, le pipeline bascule intelligemment vers des ensembles de données d'échantillon, garantissant que le flux ETL fonctionne de bout en bout et reste fiable.
Ce projet est idéal pour :
* Portfolios en ingénierie des données
* Apprenants en Python et ETL
* Analystes de données et data scientists travaillant avec des données web.
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